Một năm bác sĩ và AI ngồi chung bàn: dò dẫm cộng sinh

Song còn nhiều trăn trở khi AI ngày càng can thiệp sâu hơn, đòi hỏi có những biện pháp quản lý chặt chẽ và rõ ràng hơn.

Cuộc thi đấu thú vị

Tháng 7-2025, tại Thư viện Y khoa Countway của Đại học Harvard (Mỹ) diễn ra cuộc thi đấu giữa một mô hình AI mới - CaBot, do các nhà khoa học máy tính tại Harvard phát triển từ OpenAI, có khả năng trích dẫn tài liệu, giải thích cơ sở lý luận - và tiến sĩ Daniel Restrepo, một bác sĩ nội khoa tại Bệnh viện Đa khoa Massachusetts. Hàng chục sinh viên, bác sĩ và các nhà nghiên cứu hào hứng theo dõi, bởi kết quả ai thắng ai bại sẽ phần nào trả lời câu hỏi: liệu AI có thể thay thế bác sĩ trong y khoa hay không?

Trong cuộc đấu, CaBot và Restrepo trình bày cùng một trường hợp: một người đàn ông 41 tuổi bị sốt, đau nhức cơ thể, sưng mắt cá chân, phát ban ở cẳng chân và đã ngất xỉu hai lần. Ông đã được đặt stent ở tim vài tháng trước. Chụp cắt lớp vi tính (CLVT) lồng ngực cho thấy các nốt ở phổi và hạch bạch huyết sưng to.

Trong khi Restrepo được cho 6 tuần để chuẩn bị bài thuyết trình thì CaBot có 6 phút để trình bày. Kết quả cả hai đều đưa ra cùng một chẩn đoán: hội chứng Löfgren - một tình trạng viêm hiếm gặp của bệnh sarcoidosis. "Trong giây lát, khán giả im lặng. Sau đó, một tiếng thì thầm lan khắp phòng. Một ranh giới dường như đã bị vượt qua" - bác sĩ Dhruv Khullar tại Trường Y Weill Cornell (Mỹ) viết cho tờ The New Yorker viết.

Tất nhiên, thực tế bác sĩ có thể không mất đến 6 tuần để đưa ra kết luận trên, và việc AI nhanh chóng đưa ra kết quả còn dựa vào độ tin cậy của dữ liệu đầu vào. Dữ liệu này là các nhận định triệu chứng lâm sàng chính xác, thông qua việc khám bệnh nhân trực tiếp của bác sĩ - tức là do con người mà có chứ AI không thể tự thực hiện được.

Cả Restrepo và CaBot đều thể hiện ưu điểm riêng: vị bác sĩ nhấn mạnh vào nhóm triệu chứng của người bệnh, còn CaBot tập trung phân tích các hạch bạch huyết trên phim chụp CLVT. Điều này cho thấy việc chẩn đoán bệnh sẽ nhanh chóng và chính xác hơn khi có sự kết hợp của cả hai.

Hiện AI đang hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ trong chẩn đoán hình ảnh, thường đòi hỏi sự chính xác đến từng chi tiết. Ví dụ, khi đọc phim X-quang, CLVT, MRI, bác sĩ sử dụng AI để làm rõ nét hình ảnh và xác định các bất thường nhỏ nhất.

Ứng dụng trong mọi lĩnh vực y tế

Các ứng dụng AI còn ngày càng đóng góp quan trọng trong các lĩnh vực và chuyên ngành y tế khác.

Trong nghiên cứu y khoa, một ứng dụng điển hình là phát triển các hợp chất và thuốc mới. Tại VivaTech 2025 - sự kiện công nghệ lớn nhất châu Âu diễn ra tháng 6 tại Pháp - tập đoàn dược phẩm Sanofi đã trình bày mô hình ngôn ngữ quy mô lớn CodonBERT để phát triển vắc xin và liệu pháp dựa trên mRNA. 

Sanofi cho biết CodonBERT đã được huấn luyện trước trên 10 triệu chuỗi mRNA, giảm thời gian thiết kế mRNA xuống 50%, rút ngắn chu trình tìm kiếm phương pháp điều trị tiềm năng và mở rộng khả năng tiếp cận toàn cầu với các loại thuốc thiết yếu. Các công ty dược phẩm Pfizer, Roche, GSK cũng đang định hình lại quy trình nghiên cứu và phát triển thuốc bằng AI.

Trong chẩn đoán và điều trị bệnh, AI tăng khả năng dự báo nguy cơ mắc bệnh và hỗ trợ phẫu thuật. Điển hình, tháng 9-2025 trên tạp chí Nature, các nhà nghiên cứu đã công bố một mô hình AI có tên là Delphi-2M, dựa trên bệnh sử của bệnh nhân và dữ liệu y tế từ 500.000 người thuộc kho lưu trữ dữ liệu sức khỏe 1.000 bệnh lý, gồm bệnh Alzheimer, ung thư, bệnh tim mạch... trong nhiều năm tới.

Trong quản lý y tế, AI giúp tinh giản các công việc hành chính như lên lịch hẹn bệnh nhân, lập hóa đơn, quản lý hồ sơ sức khỏe điện tử, giúp nhân viên y tế có thêm thời gian tập trung chăm sóc người bệnh. 

Tháng 3-2025, Microsoft đã công bố Microsoft Dragon Copilot, trợ lý AI giọng nói đầu tiên trong ngành chăm sóc sức khỏe, giúp các bác sĩ lâm sàng đơn giản hóa ghi chép hồ sơ bệnh án, hiển thị thông tin và ghi chú các cuộc tư vấn lâm sàng. Và giúp họ tiết kiệm được 5 phút cho mỗi lần khám, 70% giảm cảm giác kiệt sức và mệt mỏi và 93% bệnh nhân báo cáo trải nghiệm tốt hơn.

Trong đào tạo y khoa, AI tác động mạnh mẽ đến cách làm việc của bác sĩ và nổi lên như một công cụ đào tạo hữu ích tại các trường y khoa. Trường Y và Khoa học sức khỏe thuộc Đại học George Washington (Mỹ) sẽ cung cấp một khóa học mới về ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe. 

Trường Y Icahn tại Mount Sinai cho biết sẽ bắt đầu cung cấp cho tất cả sinh viên quyền truy cập vào ChatGPT Edu để đào tạo cách sử dụng.

Vì sao AI được 'tin dùng'?

Vì sao AI dần được chấp nhận rộng rãi và tham gia sâu hơn vào y khoa?

Đầu tiên là sự gia tăng dân số toàn cầu đi kèm thiếu hụt nhân viên y tế. Theo Tổ chức Y tế thế giới (WHO), dự kiến vào năm 2030 sẽ có 4,5 tỉ người không được tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe thiết yếu, thiếu hụt 11 triệu nhân viên y tế, đặc biệt ở các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình hay các khu vực đang có xung đột. 

Do vậy, các ứng dụng AI sẽ giúp giảm bớt gánh nặng thủ tục hành chính. Các bệnh viện sử dụng AI để tối ưu hóa việc phân bổ giường bệnh, sắp xếp nhân sự, quản lý chuỗi cung ứng y tế và dự báo tỉ lệ nhập viện của bệnh nhân, giúp bệnh viện tránh tình trạng quá tải.

Bệnh dịch cũng xuất hiện ngày càng nhiều và phức tạp. Theo trang Springer Natural vào tháng 11-2025, các phương pháp dự báo truyền thống dựa trên báo cáo dịch tễ học và dự báo khí hậu thô sơ đã không còn khả năng hiểu được sự phức tạp của mối quan hệ giữa khí hậu và bệnh tật. 

Do vậy, sử dụng AI có thể giúp dự đoán các điểm nóng bùng phát tiềm ẩn, hỗ trợ các nhà quản lý đưa ra các chiến lược chủ động, nâng cao năng lực ngăn ngừa các bệnh truyền nhiễm trong thời đại biến đổi khí hậu.

Tiếp đến là cải thiện chẩn đoán và kết quả điều trị, giúp cá thể hóa điều trị trong bối cảnh người bệnh có nguy cơ mắc nhiều bệnh lý phức tạp cùng lúc. 

Và AI cũng giúp tăng tốc đáng kể quá trình phát triển các loại thuốc mới bằng cách xác định các hợp chất tiềm năng, dự đoán cách chúng hoạt động trong cơ thể, thậm chí đề xuất những công dụng mới cho các loại thuốc hiện có, giúp đơn giản hóa giai đoạn đầu của quá trình phát triển thuốc, cắt giảm cả thời gian và chi phí.

Những trăn trở

Tuy nhiên, các ứng dụng AI cũng đang đặt ra nhiều lo ngại khi ngày càng tác động sâu rộng đến ngành y tế.

Đầu tiên là nỗi lo khi bệnh nhân ngày càng cung cấp quá nhiều dữ liệu sức khỏe cá nhân và coi trọng quá mức vào lời tư vấn từ các ứng dụng AI. Nhiều người đang chuyển sang sử dụng các chatbot AI như ChatGPT của OpenAI, với ưu điểm có thể hoạt động bất cứ lúc nào trong ngày, chi phí sử dụng rẻ hơn và mang lại cảm giác dễ chịu, đồng cảm hơn. Đặc biệt nhiều người sẵn sàng cung cấp kết quả xét nghiệm, hình ảnh y khoa, ghi chú của bác sĩ, báo cáo phẫu thuật và nhiều thông tin khác cho chatbot.

Điều này làm tăng rủi ro về quyền riêng tư y tế khi các chatbot AI đa năng như ChatGPT, Claude hoặc Gemini thường không có khả năng bảo mật. Ngay cả khi người dùng xóa tên khỏi kết quả xét nghiệm, các tài liệu y tế vẫn chứa đủ thông tin để nhận dạng dựa vào ngày tháng, số hồ sơ bệnh án, tên nhà cung cấp dịch vụ và các dấu ấn sinh học. Khi thông tin này được tải lên một nền tảng không an toàn, người dùng sẽ mất quyền kiểm soát cách thông tin đó được lưu trữ, chia sẻ hoặc sử dụng.

Những thông tin y khoa do chatbot đưa ra có thể không chính xác. Theo một nghiên cứu đăng trên PubMed hồi tháng 3-2025, các nhà nghiên cứu tại Đại học Waterloo (Canada) sử dụng gần 100 câu hỏi trắc nghiệm từ bài kiểm tra cấp phép hành nghề y, được điều chỉnh mang tính mở, tương tự với các triệu chứng và mối quan tâm mà người dùng thực tế có thể hỏi ChatGPT. Kết quả chỉ có 37% là đúng và khoảng 2/3 số câu trả lời bị các chuyên gia đánh giá là không rõ ràng.

Trong một nghiên cứu khác, GPT-3.5 đã chẩn đoán sai hơn 80% các trường hợp nhi khoa phức tạp. Trong khi đó, các ứng dụng này thường tuyên bố từ chối trách nhiệm trong phản hồi của họ. "Việc bạn cung cấp tất cả thông tin này cho các mô hình ngôn ngữ không có nghĩa là chúng thực sự sử dụng thông tin đó theo cùng một cách mà bác sĩ sẽ làm" - tiến sĩ Danielle Bitterman, phó giáo sư Trường Y Harvard, nói với The New Yorker.

Tiếp theo là nỗi lo đối với nhân viên y tế, đặc biệt là các bác sĩ mới ra trường bởi quá phụ thuộc vào AI có thể khiến họ bị bào mòn niềm tin, suy giảm kỹ năng tư duy và phản biện. 

Theo một bài xã luận mới công bố trên tạp chí trực tuyến BMJ Evidence-Based Medicine vào tháng 12-2025, những công cụ AI đã xâm nhập thói quen học tập của sinh viên, quy trình làm việc của giảng viên và giao tiếp lâm sàng. 

Từ đó, gây ra các vấn đề tiềm ẩn như tiếp nhận thông tin y khoa một cách thụ động, một chiều; chuyển việc truy xuất, đánh giá và tổng hợp thông tin sang AI, làm suy yếu khả năng tư duy phản biện và ghi nhớ; giảm kỹ năng thăm khám lâm sàng - điều đặc biệt quan trọng đối với sinh viên y khoa và bác sĩ mới tốt nghiệp.

Cuối cùng là nỗi lo về phía nhà quản lý khi hơn 1.000 sản phẩm AI y tế đã được FDA phê duyệt và các bệnh viện nhanh chóng áp dụng, song tiêu chí mà FDA sử dụng để đánh giá và cấp phép cho các công cụ AI y tế thường ít nghiêm ngặt hơn so với tiêu chí dành cho thuốc. Các thuật toán này thường hoạt động kém hiệu quả khi áp dụng cho các nhóm dân số khác với nhóm dân số mà chúng được đào tạo. 

Do vậy, nếu không có sự giám sát đúng đắn, các thuật toán AI có nguy cơ đưa ra những khuyến nghị sai lệch và gây ảnh hưởng đến việc chăm sóc bệnh nhân.